PEMODELAN BANGKITAN TRANSPORTASI
BERBASIS RUMAH TANGGA
Sigit Tjahyono
Teknik Sipil, Akademi Teknik Wacana Manunggal (ATWM) Semarang
Jl. Ketileng Raya No.6 Semarang Semarang telp. (024) 70780053 email: [email protected]
Abstract : About 3% from household total at semarang live in housing, or around 15.000 family in
all semarang. Total will evoke rising movement at every day. This watchfulness aims to composed model rising movement that come from housing. Looked for influential factors towards rising movement in housing location, so that can be used to predict magnitude rising that will happen suppose be built new housing location. Sample is taken at nine housing locations that represent 3 housings class. Watchfulness is done by using structured interview technique by using kuesioner. Model arrangement is done by using doubled linear regression technique. Movement total (trip) as bound variable (dependent variable) while variable other as free variable (independent variable). Rising trip in luxurious housing is influenced by : (1) family income, (2) vehicle occupant total moment take a trip, (3) family member total in house, (4) car total that has, (5) motorcycle total that has, (6) child total that school / work. In intermediate housing is being influenced by: (1) sex that be family head, (2) vehicle occupant total moment take a trip, (3) family member total in house, (4) that pair, (5) child total that school / work. In simple housing is influenced by: (1) sex that be family head, (2) family head age, (3) family income each month, (4) vehicle occupant total moment take a trip, (5) family member total in house, (6) that pair, (7) child total that school / work.
Keywords : trip generation, rising movement, free variable, bound variable.
Abstrak: Sekitar 3% dari total rumah tangga di Semarang tinggal di perumahan, atau
sekitar 15.000 keluarga di seluruh Semarang yang akan mendorong peningkatan pergerakan setiap hari. Kewaspadaan ini bertujuan untuk menyusun model peningkatan pergerakan yang berasal dari perumahan. Mencari faktor-faktor yang berpengaruh terhadap meningkatnya gerakan di lokasi perumahan, sehingga dapat digunakan untuk memprediksi besarnya kenaikan yang akan terjadi pada lokasi perumahan baru. Sampel tersebut diambil di sembilan lokasi perumahan yang mewakili kelas 3 perumahan. Kewaspadaan dilakukan dengan menggunakan teknik wawancara terstruktur dengan menggunakan kuesioner. Pengaturan model dilakukan dengan menggunakan teknik regresi linier dua kali lipat. Gerakan total (perjalanan) sebagai variabel terikat (variabel), sementara variabel lainnya sebagai variabel bebas (independen variabel). Meningkatnya perjalanan di perumahan mewah dipengaruhi oleh: (1) pendapatan keluarga, (2) jumlah penghuni kendaraan saat melakukan perjalanan, (3) jumlah anggota keluarga di rumah, (4) total jumlah mobil yang dimiliki, (5) total jumlah sepeda motor yang memiliki , (6) jumlah anak sekolah / kerja. Di perumahan menengah dipengaruhi oleh: (1) jenis kelamin kepala keluarga, (2) jumlah penghuni kendaraan saat melakukan perjalanan, (3) jumlah anggota keluarga di rumah, (4) pasangan, (5) jumlah anak sekolah / bekerja. Di perumahan sederhana dipengaruhi oleh: (1) jenis kelamin kepala keluarga, (2) umur kepala keluarga, (3) penghasilan keluarga setiap bulan, (4) jumlah penumpang kendaraan saat melakukan perjalanan, (5) jumlah anggota keluarga di rumah , (6) pasangan, (7) jumlah anak sekolah/kerja.
Kata kunci: perjalanan generasi, kenaikan pergerakan, variabel bebas, variabel terikat.
PENDAHULUAN
Luas wilayah kota Semarang
berdasarkan data dari Bappeda-Semarang
(2005) adalah sebesar ± 373,70 Km2. Dari total
luas wilayah tersebut tidak semua daerah berupa dataran karena kondisi alam yang
berupa dataran tinggi, dataran rendah, dan sungai-sungai yang ada di Semarang, sehingga mengurangi areal yang dapat dijadikan tempat tinggal. Sebagai ibukota Propinsi Jawa Tengah maka kota Semarang mempunyai kepadatan penduduk paling tinggi dibanding dengan
kota-kota lain di Jawa Tengah. Dengan luas kota-kota
Semarang yang hanya 373,70 Km2 dihuni oleh
1.533.047 orang (BPS-Semarang, 2007) maka
kepadatan penduduknya 4.102,35 orang/km2.
Karena terbatasnya luas wilayah di perkotaan maka perkembangan permukiman kemudian menga rah pada daerah-daerah di luar pusat kota, karena harga lahan di pusat kota semakin mahal, sedangkan jumlah permintaan makin meningkat.
Dari data sensus ekonomi nasional tahun 2005, jumlah rumah tangga di kota Semarang sesuai data statistik perumahan dan lingkungannya adalah :
Semarang Perkotaan: 368.640 rumah tangga Semarang Pedesaan: 366.080 rumah tangga
Total : 734.720 rumah tangga.
Dari jumlah rumah tangga tersebut tingkat kebutuhan akan kepemilikan rumah dengan adalah sebagai berikut :
1. Tidak membutuhkan : 88,30 % 2. Rumah murah (perumnas) : 2,63 % 3. KPR/BTN : 0,80 % 4. Real Estate : 0,10 % 5. Lain-lain : 8,09 %
Total : 100,00 %.
Sedangkan menurut lokasinya, rumah yang diinginkan adalah :
1. Dalam kota (urban) : 17,15 %
2. Pinggiran kota (sub-urban) : 39,75 %
3. Luar kota (rural) : 43,10 %
Total : 100,00 %. Perhitungan secara kasar menggunakan data-data di atas yaitu sekitar 3% dari
rumahtangga mempunyai keinginan untuk
tinggal di perumahan, berarti akan ada sekitar 21.000 keluarga di seluruh kota Semarang. Jika
masing-masing keluarga mempunyai 5 (lima) anggota maka akan ada 105.000 orang penghuni di seluruh perumahan tersebut, dari
jumlah tersebut akan terjadi bangkitan
pergerakan setiap hari dengan jumlah yang cukup banyak yang akan merupakan beban lalu-lintas di jalan-jalan yang ada. Dalam
memenuhi kebutuhan sarana transportasi,
penghuni perumahan berusaha menyediakan
bagi secara mandiri. Karena itu setiap
pembangunan lokasi perumahan baru akan merupakan pembangkit trasnportasi berbasis rumah tangga di lokasi tersebut.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membentuk model perjalanan yang dibangkitkan dari suatu lokasi perumahan. Dari berbagai tingkatan perumahan akan saling dibandingkan
untuk melihat perbedaan mobilitas yang
diakibatkan oleh perbedaan status sosial penghuninya.
Kemudian akan diperoleh faktor-faktor
yang berpengaruh terhadap bangkitan
pergerakan pada lokasi perumahan, sehingga
dapat dipergunakan untuk memprediksi
besarnya bangkitan yang akan terjadi
seandainya akan dibangun lokasi perumahan yang baru. Prediksi tersebut perlu dilakukan antara lain untuk keperluan penyediaan sarana dan prasarana angkutan umum di lokasi perumahan. Diharapkan dengan penyediaan sarana dan prasarana angkutan umum dapat mengurangi jumlah kendaraan pribadi, sehingga beban jalan dalam menampung arus lalu-lintas
tidak bertambah secara pesat dengan
dibangunnya lokasi perumahan yang baru. Definisi pergerakan menurut Tamin,O.Z (1997) adalah sebagai berikut :
1. Perjalanan : Pergerakan satu arah dari zona asal ke zona tujuan, tidak hanya
pergerakan menggunakan kendaraan namun juga termasuk pergerakan berjalan kaki.
2. Pergerakan berbasis rumah : adalah pergerakan yang salah satu atau kedua zona (asal dan/atau tujuan ) pergerakan rumah tersebut adalah rumah.
3. Pergerakan berbasis bukan rumah : adalah pergerakan yang baik asal maupun tujuan pergerakan adalah bukan rumah.
4. Bangkitan pergerakan : digunakan untuk suatu pergerakan berbasis rumah yang mempunyai tempat asal dan/atau tujuan adalah rumah atau pergerakan yang dibangkitkan oleh pergerakan berbasis bukan rumah.
5. Tarikan pergerakan : digunakan untuk suatu pergerakan berbasis rumah yang mempunyai tempat asal dan/atau tujuan bukan rumah atau pergerakan yang tertarik oleh pergerakan berbasis bukan rumah.
6. Tahapan bangkitan pergerakan :
digunakan untuk menetapkan besarnya bangkitan pergerakan yang dihasilkan oleh rumah tangga (baik untuk pergerakan berbasis rumah maupun yang berbasis bukan rumah) pada rentang waktu tertentu (per-jam atau per-hari).
Bangkitan pergerakan harus dianalisis
secara terpisah dengan seluruh tarikan
pergerakan. Tujuan akhir perencanaan tahapan bangkitan pergerakan adalah menaksir setepat mungkin bangkitan dan tarikan pergerakan pada masa sekarang, yang akan digunakan untuk meramalkan pergerakan pada masa yang akan datang. Berdasarkan tujuannya, pergerakan berbasis rumah digolongkan ke dalam kategori tujuan pergerakan yang sering digunakan, yaitu pergerakan ke tempat kerja, pergerakan ke
tempat pendidikan, pergerakan ke tempat belanja, dan pergerakan untuk kepentingan sosial dan rekreasi.
ANALISIS STATISTIK
Analisis statistik dilakukan dengan
software Microsoft Excel. Penyusunan berbagai model dilakukan dengan menggunakan teknik regresi linier berganda. Jumlah pergerakan (trip) sebagai variabel terikat (dependent variabel) sedangkan variabel lain sebagai variabel bebas (independent variabel). Pola dari model yang akan dibentuk dapat digambarkan melalui sebuah model hipotetik berikut ini :
Y = a + b.X1 + c.X2 + d.X3 + e.X4 + f.X5 dengan :
Y = jumlah pergerakan per rumah tangga
per zona a, b, c = konstanta
X1 = rata-rata kepemilikan kendaraan
X2 = jarak zona ke pusat kota
X3 = kepadatan penghuni
X4 = pendapatan penduduk rata-rata
X5 = tingkat pendidikan.
Penelitian tentang pemodelan
transportasi selalu dilandasi oleh empat tahapan yang berkesinambungan yang disebut four
steps model yaitu tahapan trip generation, trip distribution, model splits, dan trip assignment.
Dari keempat tahap tersebut, yang merupakan tahap paling awal adalah trip generation atau bangkitan pergerakan yang terjadi pada lokasi tempat tinggal dan merupakan kumpulan dari individu yang mempunyai kebutuhan melakukan
mobilisasi dalam memenuhi kebutuhan.
Pergerakan dapat bersifat rutin maupun tidak rutin, yang besarnya tergantung dari tingkat
aktifitas penghuninya. Sifat pergerakan yang
terjadi adalah menyebar meninggalkan
kumpulan tempat tinggal menuju tempat tujuan masing-masing. Di sisi lain akan terjadi tarikan perjalanan (trip attraction) yang juga mempunyai konsep yang sama, akan tetapi merupakan kebalikan dari trip generation yaitu sifat pergerakannya menuju pusat-pusat kegiatan.
Pusat-pusat kegiatan dengan karakteristik
masing-masing mempunyai daya tarik yang membuat semua pergerakan menuju ke lokasi tersebut.
Tujuan pergerakan yang utama adalah pergerakan ke tempat kerja dan ke tempat pendidikan karena merupakan pergerakan rutin yang dilakukan setiap hari, sedang pergerakan lain sifatnya merupakan pilihan dan tidak dilakukan secara rutin tiap hari. Pergerakan berbasis rumah tersebut harus dipisahkan sedang pergerakan berbasis bukan rumah tidak harus dipisahkan karena jumlahnya kecil, hanya 15-20% dari total pergerakan yang terjadi. Bangkitan pergerakan manusia dipengaruhi oleh pendapatan, kepemilikan kendaraan, struktur rumah tangga, nilai lahan, ukuran rumah tangga, kepadatan daerah pemukiman, serta aksesibilitas.
Model bangkitan perjalanan merupakan fungsi dari berbagai atribut sosial ekonomi dari
penghuni perumahan ( Urtuzar,JD &
Wilumsen,LG, 2004 ). Sebagai dugaan awal
dapat diuraikan bahwa bangkitan perjalanan merupakan fungsi dari faktor jumlah penghuni, besarnya income, latar belakang pendidikan, jenis pekerjaan, kepemilikan kendaraan, dan
banyaknya aktifitas. Karena perbedaan
karakteristik penghuni berbagai jenis
perumahan maka masing-masing perumahan mempunyai karakteristik bangkitan perjalanan
yang berbeda. Sebagai ilustrasi untuk
perumahan kelas atas, biasanya para
penghuninya mempunyai aktivitas yang sangat beragam.
Teknik yang mungkin dapat diterapkan untuk meramal jumlah perjalanan pada masa mendatang dengan persamaan dasar sebagai berikut :
Ti = Fi . ti
Ti dan ti = pergerakan pada masa mendatang
dan saat ini.
Fi = faktor pertumbuhan.
Kesulitannya adalah mendapatkan nilai Fi yang
biasanya terkait dengan faktor-faktor populasi (P), pendapatan (I) dan kepemilikan kendaraan (C) untuk tahun sekarang (d) dan tahun rencana (c) dengan fungsi yang dapat diformulasikan sebagai-berikut : Fi = f ( Pi d , Ii d , Ci d ) : f ( Pi c , Ii c , Ci c )
Bangkitan pergerakan adalah fungsi dari
tataguna lahan wilayah. Adapun untuk
contohnya adalah suatu wilayah yang
mempunyai komposisi kepemilikan kendaraan 100 bermobil dan sisanya 100 lagi tidak bermobil. Bagi yang bermobil menghasilkan pergerakan 4 (empat) kali sehari sedang yang tidak bermobil hanya 2 (dua) kali sehari. Maka jumlah pergerakan pada wilayah tersebut adalah : ti = (100 x 4) + (100 x 2) = 600
pergerakan/hari.
PEMODELAN Perumahan Mewah
Hasil pemodelan memunculkan 6 (enam) buah variabel bebas yang berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat. Variabel bebas tersebut adalah penghasilan keluarga,
jumlah penumpang kendaraan saat bepergian, jumlah anggota keluarga dalam rumah, jumlah mobil yang dimiliki, jumlah sepeda motor yang dimiliki, serta jumlah anak yang sudah sekolah atau bekerja.
Nilai statistik yang diperoleh pada proses regresi tersebut adalah :
Jumlah Observasi : 73
Multiple R : 0,896
R Square : 0,803
Standard Error : 1,067 .
Tabel 1. Hasil Regresi Perumahan Mewah
Variabel Coeffici ents
Standard
Error t stat
Intercept -0,269 0,622 -0,432 Income 5,1E-05 2,4E-04 2,2E-01 Penumpang 0,469 0,048 9,819 AngKel 0,100 0,134 0,745 Mobil 0,239 0,200 1,194 Motor 0,361 0,165 2,185 AnSEK 0,263 0,163 1,612 Keterangan :
Income = tingkat penghasilan keluarga
Penumpang = jumlah penumpang dalam 1 kendaraan
Angkel = jumlah anggota keluarga
Mobil = kepemilikan mobil
Motor = kepemilikan sepeda motor
Ansek = anak sekolah
Bentuk model persamaan matematis adalah sebagai berikut :
TRIP = -0,269 + 5,1.10-5(INCOME) + 0,469(JUM_PEN) + 0,100(ANG_KEL) + 0,239(KEP_MOBIL) + 0,361(KEP_MOTOR) +
0,263(ANG_SEK).
Dari hasil pemodelan terhadap peruma han mewah di atas, dapat dilihat bahwa pengaruh yang paling besar terhadap bangkitan
perjalanan adalah jumlah penumpang yang ikut dalam kendaraan. Ini berarti bahwa yang akan melakukan perjalanan jumlahnya banyak (>1), akan tetapi jumlah kendaraan yang dimiliki terbatas sehingga diperlukan perjalanan lebih dari satu kali. Pengaruh yang besar juga terjadi dengan kepemilikan sepeda motor, sehingga sangat praktis bagi pelaku perjalanan untuk melakukannya dengan frekuensi lebih sering. Seandainya keluarga memiliki mobil, maka anggota keluarga yang lain (misal anak-anaknya) yang usianya memenuhi syarat akan memakai sepeda motor untuk melakukan mobilitas sehari-hari.
Tinggal di perumahan tipe mewah tentunya memiliki keterbatasan dalam hal luas tanah sehingga ada keterbatasan untuk memiliki motor lebih banyak, sehingga menggunakan sepeda motor merupakan pilihan yang banyak dilakukan. Jumlah anggota keluarga yang bekerja atau sekolah juga mempengaruhi jumlah bangkitan perjalanan di perumahan mewah, meskipun anggota keluarga yang sekolah atau bekerja masih tergantung anggota keluarga yang lain, misal sekolah diantar orang tuanya.
Namun ketergantungan tersebut juga berpengaruh terhadap jumlah perjalanan yang dilakukan. Misalnya perjalanan yang dilakukan saat mengantar / menjemput anak sekolah, merupakan tambahan trip diluar keperluan perjalanan yang pokok misalnya bekerja.
Perkecualian terjadi jika anak diantar atau jemput menggunakan jasa antar jemput, maka yang terjadi adalah tarikan perjalanan masuk ke perumahan.
Perumahan Menengah
Multiple R : 0,925
R Square : 0,855
Standard Error : 0,714 .
Hasil pemodelan memunculkan 5 (lima) buah variabel bebas yang berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat. Variabel bebas tersebut adalah jenis kelamin yang menjadi kepala keluarga, jumlah penumpang kendaraan saat bepergian, jumlah anggota keluarga dalam rumah, pasangan yang bekerja, jumlah anak yang sudah sekolah atau bekerja. Hasil analisis disajikan dalam bentuk tabel berikut ini :
Tabel 2. Tabel hasil Regresi Perumahan Menengah
Variabel Coefficients
Standard Error t stat Intercept 0,287 0,372 0,771 Sex 0,065 0,199 0,327 Penumpang 0,534 0,043 12,527 Ang-Kel 0,147 0,118 1,244 Pasangan 0,266 0,190 1,403 An-Sek 0,269 0,123 2,186
Keterangan :
Sex = jenis kelamin
Penumpang = jumlah penumpang dalam 1 kendaraan
Angkel = jumlah anggota keluarga
Pasangan = suami/isteri bekerja
Ansek = anak sekolah
Sehingga bentuk model persamaan matematis adalah sebagai berikut :
TRIP = 0,287 + 0,065(SEX) + 0,534(JUM_PEN) + 0,147(ANG_KEL) + 0,266(PSG_KERJA) + 0,269(ANG_SEK)
Berdasarkan hasil pemodelan pada perumahan menengah di atas, dapat dilihat
bahwa pengaruh paling besar terhadap
bangkitan perjalanan adalah jumlah penumpang yang ikut dalam kendaraan, juga sama seperti pada lokasi perumahan mewah. Hal ini berarti bahwa yang akan melakukan perjalanan
jumlahnya banyak (>1), namun jumlah
kendaraan yang dimiliki terbatas, sehingga diperlukan perjalanan lebih dari satu kali, misalnya mengantar atau menjemput anak sekolah, kemudian mengantar isteri ke pasar, lalu pergi bekerja.
Pengaruh yang cukup besar juga terjadi pada variabel jumlah anggota keluarga yang telah bekerja atau sekolah. Meskipun anggota keluarga yang sekolah atau bekerja masih tergantung dari anggota keluarga yang lain, misalnya sekolah diantar orangtuanya. Namun ketergantungan tersebut juga berpengaruh terhadap jumlah perjalanan yang dilakukan. Misalnya perjalanan yang dilakukan saat
mengantar / menjemput anak sekolah,
merupakan tambahan trip diluar keperluan perjalanan yang pokok misalnya bekerja.
Perkecualian terjadi jika anak diantar atau jemput menggunakan jasa antar jemput, maka yang terjadi adalah tarikan perjalanan masuk ke perumahan. Variabel pasangan (isteri/suami) yang bekerja adalah dummy
variabel, sehingga masukan datanya hanya
bernilai 1 untuk bekerja dan 0 untuk tidak bekerja. Meskipun variabel ini berpengaruh
terhadap jumlah perjalanan namun
penambahan nilainya hanya sejumlah 0,266 perjalanan untuk keadaan pasangan bekerja. Demikian pula untuk variabel jenis kelamin juga
merupakan dummy variabel, meskipun
berpengaruh terhadap jumlah perjalanan namun pertambahan nilainya hanya 0,065 untuk jenis kelamin pelaku perjalanan pria.
Perumahan Sederhana
Hasil pemodelan memunculkan 7 (tujuh) buah variabel bebas yang berpengaruh secara signifikan. Variabel bebas tersebut meliputi jenis kelamin kepala keluarga, usia kepala keluarga,
pendapatan keluarga per bulan, jumlah
penumpang kendaraan saat bepergian, jumlah anggota keluarga dalam rumah, pasangan yang bekerja, dan jumlah anak yang sudah sekolah atau bekerja.
Nilai statistik yang diperoleh pada proses regresi tersebut adalah :
Jumlah Observasi : 75
Multiple R : 0,899
R Square : 0,808
Standard Error : 0,848.
Tabel 3. Tabel hasil Regresi Perumahan Sederhana Variabel Coeffici ents Standard Error t stat Intercept 0,344 0,557 0,617 Sex 0,100 0,216 0,462 Usia 0,002 0,008 0,231 Income 2,9E-04 1,9E-04 1,5E+00 Penumpang 0,473 0,046 10,371
AngKel 0,032 0,108 0,297 Pasangan 0,240 0,211 1,137 AnSEK 0,246 0,113 2,180
Keterangan :
Sex = jenis kelamin
Usia = umur
Income = tingkat penghasilan keluarga
Penumpang = jumlah penumpang dalam 1 kendaraan
Angkel = jumlah anggota keluarga
Pasangan = suami/isteri bekerja
Ansek = anak sekolah
Sehingga bentuk model persamaan matematis yang diperoleh adalah sebagai berikut :
TRIP = 0,344 + 0,100(SEX) + 0,002(USIA) + 2,9.10-4(INCOME) + 0,473(JUM_PEN) + 0,032(ANG_KEL) + 0,240(PSG_KERJA) +
0,246(ANG_SEK)
Dari hasil pemodelan pada perumahan sederhana, dapat dilihat bahwa pengaruh paling besar terhadap bangkitan perjalanan adalah jumlah penumpang dalam kendaraan sama seperti pada lokasi perumahan mewah dan
menengah. Hal tersebut artinya bahwa
sebetulnya yang akan melakukan perjalanan jumlahnya banyak (>1) akan tetapi jumlah kendaraan yang dimiliki terbatas, sehingga diperlukan perjalanan lebih dari satu kali. Misalnya mengantar atau menjemput anak sekolah, kemudian mengantar isteri ke pasar kemudian pergi bekerja. Jumlah anggota keluarga yang bekerja atau sekolah juga mempengaruhi jumlah bangkitan perjalanan di perumahan sederhana, meskipun anggota keluarga yang sekolah atau bekerja masih tergantung dari anggota keluarga yang lain,
misalnya anak-anak sekolah diantar
orangtuanya. Namun ketergantungan tersebut juga berpengaruh terhadap jumlah perjalanan yang dilakukan, misalnya perjalanan yang dilakukan saat mengantar atau menjemput anak sekolah, merupakan tambahan trip diluar keperluan perjalanan yang pokok misalnya bekerja.
Perkecualian terjadi jika anak diantar atau jemput menggunakan jasa antar jemput, maka yang terjadi adalah tarikan perjalanan masuk ke perumahan. Pengaruh yang cukup besar juga terjadi pada variabel jumlah anggota keluarga yang telah bekerja atau sekolah, meskipun anggota keluarga yang sekolah atau bekerja masih tergantung dari anggota keluarga
yang lain, misalnya sekolah diantar orangtuanya.
Variabel pasangan (isteri/suami) yang bekerja adalah dummy variabel, sehingga masukan datanya bernilai 1 untuk bekerja dan 0 untuk tidak bekerja. Meskipun variabel ini berpengaruh terhadap jumlah perjalanan namun penambahan nilainya hanya sejumlah 0,24 perjalanan untuk keadaan pasangan bekerja. Untuk variabel jenis kelamin juga merupakan
dummy variabel, meskipun berpengaruh pada
jumlah perjalanan namun pertambahan nilainya hanya 0,1 untuk jenis kelamin pelaku perjalanan pria. Variabel usia, pendapatan keluarga dan jumlah anggota keluarga juga berpengaruh terhadap jumlah perjalanan keluarga.
PENUTUP
Dalam bagian penutup ini dapat
dikemukakan beberapa simpulan yang ada. Adapun jumlah pergerakan setiap hari pada
perumahan mewah dipengaruhi oleh
penghasilan keluarga, jumlah penumpang
kendaraan saat bepergian, jumlah anggota keluarga dalam rumah, jumlah mobil dan sepeda motor yang dimiliki, jumlah anak yang sudah sekolah/bekerja.
TRIP = -0,269 + 5,1.10-5(INCOME) + 0,469(JUM_PEN) + 0,100(ANG_KEL) + 0,239(KEP_MOBIL) + 0,361(KEP_MOTOR) +
0,263(ANG_SEK).
Jumlah pergerakan setiap hari pada perumahan menegah dipengaruhi oleh jenis kelamin yang menjadi kepala keluarga, jumlah penumpang kendaraan saat bepergian, jumlah anggota keluarga dalam rumah, pasangan yang bekerja, jumlah anak yang sudah sekolah/ bekerja.
TRIP = 0,287 + 0,065(SEX) + 0,534(JUM_PEN) + 0,147(ANG_KEL) + 0,266(PSG_KERJA) + 0,269(ANG_SEK)
Jumlah pergerakan setiap hari pada perumahan sederhana dipengaruhi oleh jenis Kelamin yang menjadi kepala keluarga, usia kepala keluarga, pendapatan keluarga setiap bulan, jumlah penumpang kendaraan saat bepergian, jumlah anggota keluarga dalam rumah, pasangan yang bekerja, jumlah anak yang sudah sekolah/bekerja.
TRIP = 0,344 + 0,100(SEX) + 0,002(USIA) + 2,9.10-4(INCOME) + 0,473(JUM_PEN) + 0,032(ANG_KEL) + 0,240(PSG_KERJA) +
0,246(ANG_SEK)
Adapun saran yang dapat dikemukakan adalah sebagai-berikut :
Tahap pemodelan hendaknya dilakukan dengan sebaran pergerakan (trip distribution), pemilihan moda (model-spilt), dan penentuan pergerakan (trip-assignment). Apabila tahap-tahap pemodel an tersebut harus dilakukan pada lokasi yang sama dan jika dilakukan pemodelan akan mendapatkan sebuah model yang lengkap.
DAFTAR PUSTAKA
Bappeda Kota Semarang. 2005. Rencana Tata
Ruang Wilayah Kota Semarang Tahun 2005 – 2015. Semarang: Pemkot Press.
BPS Kota Jakarta. 2005. Statistik Perumahan
dan Lingkungannya. Jakarta: Susenas.
BPS Kota Semarang. 2007. Semarang dalam
Angka Tahun 2007. Semarang: BPS
Press.
Tamin, OZ. 1997. Perencanaan dan Pemodelan
Transportasi. Bandung: Penerbit ITB.
Urtuzar, JD and Wilumsen, LG. 2004. Modelling
